摘要
本发明涉及一种基于脑电的疲劳检测装置,所述检测装置包括脑电采集模块、脑电处理模块、脑电分析模块以及疲劳反馈模块,其中,脑电采集模块:使用凝胶电极采集用户原始脑电信号,脑电处理模块,陷波滤波的眨眼信号的提取,对采集到的脑电信号进行滤波,找到眨眼信号的次数,以提取眨眼信号节律,通过多尺度模糊熵来对原始脑电节律进行提取,找出在疲劳时脑电的节律特性;脑电分析模块,将整合之后的数据使用改进的深度学习模型进行分类,该模型部署在端侧芯片上进行推理,疲劳反馈模块:将分类得到的疲劳判断判断结果使用蓝牙模块反馈到用户手机或电脑上,该方案为用户提供一种便捷的、高精度的、准确的疲劳检测设备,另外提供一种基于脑电的疲劳检测方法。
技术关键词
脑电分析模块
疲劳检测装置
凝胶电极
脑电特征提取
脑电信号采集
原始脑电信号
检查方法
矩阵
陷波滤波
深度学习模型
注意力
Softmax函数
疲劳检测设备
无线发送设备
疲劳检测方法
模糊隶属函数
采样点
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协方差矩阵
空间滤波器
运动想象脑电信号
分类准确率
线性
脑电波智能
融合深度学习
助眠系统
智能助眠
助眠设备
难治性抑郁症
评估系统
Pearson相关系数
支持向量机回归模型
血红蛋白
评估预测方法
动态脑功能网络
多模态
深度卷积神经网络
频域特征